非参数检验作为统计分析的重要组成部分，与参数检验共同构成了统计推断的基石。非参数检验的关键优势在于，它们无需假设总体分布的形式，能够在总体方差未知或了解信息有限的情况下，通过样本数据推断总体分布的形态。这一方法的核心在于，不涉及任何与总体分布相关的参数，因此得名“非参数”检验。

在SPSS中，单样本非参数检验提供了多种方法，包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等。卡方检验适用于评估样本与预期分布或理论分布之间的差异，通常用于具有多项分类值的总体分布分析。二项分布检验则专门用于二值数据，如男性与女性或正面与反面的投掷硬币结果，通过检验样本是否符合指定概率的二项分布。单样本K-S检验则用于评估样本是否符合特定的理论分布，如正态分布、均匀分布、指数分布或泊松分布。变量值随机性检验则通过分析样本变量值的序列，判断总体变量值的出现是否随机。

在处理两独立样本时，非参数检验方法提供了一种在总体分布信息不充分的情况下，评估两个总体分布差异的有效途径。这包括了曼-惠特尼U检验、K-S检验、游程检验、极端反应检验等。曼-惠特尼U检验通过比较两组样本的平均秩来判断两个总体分布是否存在显著差异。K-S检验则进一步扩展了检验范围，不仅能够评估单个总体与理论分布的拟合优度，还能用于比较两个总体的分布差异。游程检验和极端反应检验则分别从随机性和极端反应角度出发，检验两个独立样本的分布差异。两独立样本的游程检验通过分析变量值的序列来判断分布随机性，而极端反应检验则通过比较实验样本与控制样本的反应，判断总体分布差异。

针对多独立样本，非参数检验提供了中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验等方法，用于评估多个总体分布是否存在显著差异。中位数检验通过比较多组样本的中位数来判断总体差异，而Kruskal-Wallis检验则是一种推广的曼-惠特尼U检验，适用于多个样本的分布比较。Jonckheere-Terpstra检验则通过计算一个样本的观察值小于其他样本观察值的次数来评估总体分布差异。此外，两配对样本的非参数检验提供了如McNemar检验、符号检验和Wilcoxon符号秩检验等方法，用于评估配对样本的分布差异。多配对样本的非参数检验则包括Friedman检验、Cochran Q检验和Kendall协同系数检验，用于评估多配对样本的分布差异，以及评判者标准的一致性。

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文章来源：天狐定制

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